Question

感谢您的帮助和分享。

我的问题是关于随机搜索。该技术用于通过一般数学计算中的规定量的cicle进行数据的近似。请参阅以下代码，我尝试将其降至最低。我的期望是将此代码设置为lambda表达式，for循环，我希望它具有最佳性能。我有一些想法，但我不确定我是否充分利用它。

package stochasticsearch;
import java.util.Random;
public class StochasticSearch {
    public static double f(double x) {
        return -(x - 1) * (x - 1) + 2;
    }
    public static void main(String[] args) {
        final Random random = new Random();
        double startPointX = 0;
        double max = f(startPointX);
        long begin = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
            double index = 2 * random.nextDouble();
            if (f(index) > max) {
                max = f(index);
            }
        }
        System.out.println("Elapsed time: " + (System.currentTimeMillis() - begin));
        System.out.println("Maximum value y=f(x) is " + max);
    }
}

谢谢，祝你有愉快的一天。

Answer 1

您的代码在我的系统上完成了不到23秒，我能够修改它，所以它需要不到2秒。这是我发现的：

当您使用Random时，您正在使用ThreadLocalRandom;此开关导致相对较大的加速。
在某些情况下，你的for循环内部计算f(index)两次，每次迭代只计算一次。
因为您正在迭代大范围的值，所以您可以使用并行流;这导致了相对较大的加速。

您要为2中的每个结果添加f，因此最好在计算max后添加一次。

public static double f(double x) {
    double y = x - 1;
    return -y * y;
}

public static void main(String[] args) {
    final ThreadLocalRandom random = ThreadLocalRandom.current();

    long begin = System.currentTimeMillis();

    double max = IntStream.range(0, 1_000_000_000)
                          .parallel()
                          .mapToDouble(i -> f(random.nextDouble() * 2))
                          .max()
                          .orElse(f(0)) + 2;

    System.out.println("Elapsed time: " + (System.currentTimeMillis() - begin));
    System.out.println("Maximum value y=f(x) is " + max);
}

随机搜索lambda表达式

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